Gopher vs GLM-130B
Na batalha entre Gopher vs GLM-130B, qual ferramenta AI Large Language Model (LLM) sai por cima? Comparamos avaliações, preços, alternativas, votos positivos, recursos e muito mais.
Entre Gopher e GLM-130B, qual é superior?
Ao comparar Gopher com GLM-130B, ambas ferramentas são alimentadas por inteligência artificial na categoria de large language model (llm), GLM-130B se destaca como o claro favorito em termos de votos positivos. O número de votos positivos para GLM-130B é de 7, e para Gopher é de 6.
Se sentindo rebelde? Vote e agite as coisas!
Gopher
O que é Gopher?
Descubra os avanços de ponta em inteligência artificial com a exploração dos recursos de processamento de linguagem em IA da DeepMind. No centro desta exploração está o Gopher, um modelo de linguagem de 280 bilhões de parâmetros projetado para compreender e gerar texto semelhante ao humano. A linguagem serve como o núcleo da inteligência humana, permitindo-nos expressar pensamentos, criar memórias e promover a compreensão.
Percebendo sua importância, as equipes interdisciplinares da DeepMind têm se esforçado para impulsionar o desenvolvimento de modelos de linguagem como o Gopher, equilibrando inovação com considerações éticas e de segurança. Saiba como esses modelos de linguagem estão promovendo o avanço da pesquisa em IA, melhorando o desempenho em tarefas que vão desde a compreensão de leitura até a verificação de fatos, ao mesmo tempo em que identificam limitações, como desafios de raciocínio lógico. É também dada atenção aos potenciais riscos éticos e sociais associados a grandes modelos linguísticos, incluindo a propagação de preconceitos e desinformação, e às medidas que estão a ser tomadas para mitigar esses riscos.
GLM-130B
O que é GLM-130B?
O GLM-130B, apresentado no ICLR 2023, representa um modelo pré-treinado bilíngue aberto inovador que se destaca por seus impressionantes 130 bilhões de parâmetros. Desenvolvido para modelagem densa bidirecional em inglês e chinês, o GLM-130B aproveita o algoritmo General Language Model (GLM) para pré-treinamento e é otimizado para executar tarefas de inferência em uma configuração de servidor único, seja ele o A100 (40G * 8) ou o V100 (32G * 8). Além disso, sua compatibilidade com a quantização INT4 significa que os já modestos requisitos de hardware podem ser reduzidos ainda mais, permitindo que um servidor com 4*RTX 3090 (24G) suporte o modelo com degradação mínima de desempenho.
Como parte do seu processo de treinamento, o GLM-130B digeriu um extenso conjunto de dados que consiste em mais de 400 bilhões de tokens de texto, divididos igualmente entre chinês e inglês. Possui suporte bilíngue excepcional, desempenho superior em vários conjuntos de dados quando comparado com seus equivalentes e oferece tempos de inferência rápidos. Além disso, este repositório também promove a reprodutibilidade, facilitando o código-fonte aberto e pontos de verificação de modelo para mais de 30 tarefas.
Gopher Votos positivos
GLM-130B Votos positivos
Gopher Recursos principais
Modelagem Avançada de Linguagem: Gopher representa um salto significativo em modelos de linguagem em larga escala com foco na compreensão e geração de texto semelhante ao humano.
Considerações Éticas e Sociais: Uma abordagem proativa para identificar e gerenciar riscos associados ao processamento de linguagem de IA.
Avaliação de desempenho: Gopher demonstra progresso notável em diversas tarefas, aproximando-se do desempenho de especialistas humanos.
Pesquisa interdisciplinar: Colaboração entre especialistas de diversas formações para enfrentar desafios inerentes ao treinamento de modelos linguísticos.
Artigos de pesquisa inovadores: Lançamento de três artigos abrangendo o estudo do modelo Gopher, riscos éticos e sociais e uma nova arquitetura para maior eficiência.
GLM-130B Recursos principais
Suporte bilíngue: O GLM-130B atende aos modelos em inglês e chinês.
Alto desempenho: Benchmarks abrangentes mostram que o GLM-130B supera os modelos rivais em diversos conjuntos de dados.
Inferência rápida: utiliza SAT e FasterTransformer para inferência rápida em um único servidor A100.
Reprodutibilidade: Resultados consistentes em mais de 30 tarefas, graças ao código-fonte aberto e aos pontos de verificação do modelo.
Compatibilidade entre plataformas: Acomoda uma variedade de plataformas, incluindo NVIDIA, Hygon DCU, Ascend 910 e Sunway.
Gopher Categoria
- Large Language Model (LLM)
GLM-130B Categoria
- Large Language Model (LLM)
Gopher Tipo de tarifação
- Freemium
GLM-130B Tipo de tarifação
- Free